분산 서비스 거부(DDoS) 공격은 여전히 지속적인 위협이며, 공격자가 이를 수행하는 방식은 극적으로 진화했습니다. 특히 접근성이 높은 AI 자동화 도구를 통한 자동화는 이러한 공격을 개시하는 기술적 장벽을 크게 낮췄습니다. 과거에는 방대한 인프라가 필요했던 것이 이제는 몇 줄의 스크립트와 짧은 시간만으로도 가능합니다.

이러한 변화하는 위협 환경에서 애플리케이션 계층 DDoS(제7계층 DDoS 또는 L7 DDoS라고도 함) 공격은 특히 까다로운 과제를 제시합니다.

대용량(볼류메트릭) DDoS 공격처럼 트래픽 급증을 일으키는 방식과 달리, Layer 7 DDoS는 애플리케이션 자체의 논리를 악용합니다. 공격자는 실제 사용자 행동을 모방하고, 여러 IP 주소로 트래픽을 분산하며, HTTP 요청을 조절해 탐지되지 않은 채로 성능을 서서히 저하시킵니다.

현대의 애플리케이션 아키텍처는 이러한 문제를 더욱 심화시킵니다.
API, 마이크로서비스, 서드파티 통합이 광범위하게 사용되면서 잠재적인 진입점이 늘어나 공격 표면이 확장되고 보안 팀의 가시성은 떨어집니다. 이로 인해 공격자는 애플리케이션 계층을 더욱 쉽게 직접 노릴 수 있습니다.

전통적인 방어가 Layer 7 DDoS 공격에 취약한 이유

기존의 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)과 기본 DDoS 보호 솔루션은 오늘날 애플리케이션 계층 위협의 복잡한 동작을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 이러한 시스템은 여전히 패턴 매칭이나 정적 규칙에 크게 의존하며, 악성 트래픽이 정상적인 이용과 구분되지 않을 때 쉽게 무력화됩니다.

이로 인해 방어팀은 딜레마에 빠집니다.
임계치를 너무 엄격하게 설정하면 정상 사용자가 차단되어 사용성이 저하되고, 너무 완화하면 저속·은밀한 공격을 탐지하지 못하게 됩니다. 신뢰할 수 있는 신호가 부족해 보안팀은 근본적인 행동 패턴을 해결하기보다는 개별적인 이상을 쫓는 수동적인 대응에 머물게 됩니다.

컨텍스트 기반 탐지나 DDoS 완화 없이는 조직이 점점 더 정교해지는 공격 유형에 효과적으로 대응하기 어렵습니다.

이러한 격차를 해소하기 위해 CDNetworks Cloud Security 2.0은 고급 AI 엔진을 활용해 정교한 애플리케이션 계층 DDoS 공격에 대해 자가 학습과 지능형 보호를 제공합니다. 이 솔루션은 다음의 세 가지 핵심 기능을 기반으로 합니다:

• 머신러닝 기반 위협 탐지
• 다계층 완화 전략
• 지속적인 학습과 자가 튜닝

머신러닝 기반 위협 탐지

고급 머신러닝(ML) 알고리즘을 통해 CDNetworks Cloud Security 2.0은 정상 사용자 행동과 트래픽 패턴을 지속적으로 프로파일링해 동적이고 적응적인 기준선을 설정합니다. 유입되는 트래픽은 이 기준선과 비교되어 악성 활동을 암시하는 미묘한 이상을 탐지합니다.

이 방식의 강점은 정밀도와 신속성에 있습니다. 자동 탐지를 통해 오탐이 줄고 위협 식별 속도가 향상되어 전통적인 방어 체계에 비해 훨씬 더 빠르고 효과적인 인시던트 대응이 가능합니다.

이 덕분에 공격자가 웹 서버를 과부하시켜도 조직은 서비스 가용성을 유지하며, 진화하는 애플리케이션 계층 DDoS 위협에도 탄력적으로 대응할 수 있습니다.

다계층 완화 전략

탐지만으로는 충분하지 않습니다. Layer 7 DDoS 공격을 효과적으로 방어하려면 다계층 방어 전략이 필요합니다.

CDNetworks는 JavaScript 및 쿠키 챌린지 같은 클라이언트 측 방어와 JA3, JA4 TLS 핑거프린팅 같은 고급 기술을 결합한 다계층 완화 방식을 제공합니다. 이를 통해 정상 트래픽과 악성 소스를 정밀하게 구분합니다. 또한 속도 제한, IP 평판, 지리적 차단 등의 추가 레이어를 통해 의심스러운 활동을 더욱 억제합니다.

이러한 방어는 네트워크 에지에서 구현되며, 공격 원점에 가까운 지점에서 악성 요청을 즉시 차단합니다. 이는 지연을 최소화하고 트래픽 리라우팅이나 재전송을 피해 정상 사용자 경험을 방해하지 않으면서도 공격을 효과적으로 완화합니다.

지속적인 학습과 자가 튜닝